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通用近似定理
论证神经网络在理论上的函数逼近能力。
📝 プロンプトの内容
请详细陈述通用近似定理，解释为何包含至少一个隐藏层的前馈神经网络在理论上能够以任意精度逼近任何连续函数。讨论该定理成立的条件（如激活函数的选择、神经元数量的限制），并分析其对深度学习理论合法性的支撑作用及其局限性。